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"""
人才流失分析项目

项目目标：基于员工数据预测人才流失情况
数据集：训练集1100行，测试集350行
特征：30个员工相关特征
目标变量：Attrition（离职情况）

技术栈：pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, xgboost
"""

# 1. 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import seaborn as sns
import warnings

# 数据预处理和特征工程


# 机器学习模型


# 模型评估与选择


# 设置可视化风格



# 2. 数据加载
def load_data():
    """
    加载训练集和测试集数据
    """


# 3. 数据分析
def data_analysis(train_df, test_df):
    """
    执行探索性数据分析
    """
    print("\n=== 数据探索分析(EDA) ===\n")

    # 3.1 基本信息


    # 3.2 缺失值分析


    # 3.3 目标变量分布


    # 3.4 数值型特征分布
    # 从训练数据集train_df中筛选出所有数值型特征列，将这些数值型特征列名转换为列表格式

    # 绘制数值型特征的分布


    # 3.5 类别型特征分布


    # 3.6 特征与目标变量的关系
    # 绘图：数值型特征与目标变量的关系


    # 绘图：类别型特征与目标变量的关系


    # 3.7 特征相关性分析
    # 计算相关性矩阵 - 只对数值型特征



    # 与目标变量最相关的特征


# 4. 特征工程
def feature_engineering(train_df, test_df):
    """
    执行特征工程处理
    """
    print("\n=== 特征工程 ===\n")

    # 4.1 识别特征类型


    # 4.2 创建预处理管道
    # 数值型特征处理：填充缺失值并标准化


    # 类别型特征处理：填充缺失值并编码


    # 组合预处理步骤


    # 4.3 应用预处理


    # 获取特征名称（对于OneHot编码后的特征）



# 5. 模型构建与训练
def build_and_train_models(X_train, y_train, feature_names):
    """
    构建和训练多个机器学习模型
    """
    print("\n=== 模型构建与训练 ===\n")

    # 5.1 定义要尝试的模型（或只选用一种，通过一个个不断试错，最后代码只写最优的）

    # 5.2 使用交叉验证评估模型

    # 5.3 可视化模型比较

    # 5.4 选择最佳模型进行超参数调优
    print("\n进行超参数调优...")

    # 随机森林参数网格
    param_grid_rf = {




    }

    # 使用网格搜索进行超参数调优


    # 使用最佳参数训练最终模型


    # 5.5 特征重要性分析


# 6. 模型评估
def evaluate_model(model, X_test, y_test, X_train=None, y_train=None):
    """
    评估模型性能
    """
    print("\n=== 模型评估 ===\n")

    # 6.1 在测试集上进行预测


    # 6.2 计算评估指标（记得使用predict_proba)


    # 6.3 混淆矩阵 + 绘图


    # 6.4 分类评估报告


    # 6.5 ROC曲线


    # 6.6 精确率-召回率曲线

    return

# 7. 结果解释与业务建议
def generate_business_insights(model, feature_names, X_test_processed, test_df):
    """
    生成业务洞察和建议
    """
    print("\n=== 业务洞察与建议 ===\n")

    # 获取特征重要性

    # 分析测试集预测结果


    # 高流失风险员工分析


    # 生成业务建议

    return test_df


# 主函数
def main():
    """
    项目主函数
    """
    print("开始人才流失分析项目...")

    # 1. 加载数据
    # train_df, test_df = load_data()
    # if train_df is None or test_df is None:
    #     return
    train_df = pd.read_csv("../project/data/raw/train.csv")
    test_df = pd.read_csv("../project/data/raw/test2.csv")
    full_df = pd.concat([train_df, test_df], ignore_index=True)
    # x = train_df["EnvironmentSatisfaction","MonthlyIncome","JobLevel","JobSatisfaction","PerformanceRating","TotalWorkingYears"]
    y = train_df.iloc[:,train_df.columns == "Attrition"]
    # train_df.info()
    # test_df.info()
    print("数据集基本信息")
    full_df.info()
    # print(y.head())

    # 2. 数据分析
    # full_df = data_analysis(train_df, test_df)

    # # 3. 特征工程
    # X_train_processed, y_train, X_test_processed, y_test, feature_names = feature_engineering(train_df, test_df)
    #
    # # 4. 模型构建与训练
    # best_model, all_models = build_and_train_models(X_train_processed, y_train, feature_names)
    #
    # # 5. 模型评估
    # accuracy, roc_auc = evaluate_model(best_model, X_test_processed, y_test, X_train_processed, y_train)
    #
    # # 6. 生成业务洞察
    # test_df_with_predictions = generate_business_insights(best_model, feature_names, X_test_processed, test_df)
    #
    # # 7. 保存预测结果
    # test_df_with_predictions.to_csv('test_predictions.csv', index=False)
    # print("\n预测结果已保存到 'test_predictions.csv'")
    # print("\n=== 项目完成 ===")
    # print(f"最终模型在测试集上的表现:")
    # print(f"- 准确率: {accuracy:.4f}")
    # print(f"- AUC分数: {roc_auc:.4f}")


if __name__ == "__main__":
    main()